django做的网站安全吗,滁州网站建设推广,移动网站设计上机考试,WordPress取消签名《博主简介》 小伙伴们好#xff0c;我是阿旭。专注于人工智能、AIGC、python、计算机视觉相关分享研究。 ✌更多学习资源#xff0c;可关注公-仲-hao:【阿旭算法与机器学习】#xff0c;共同学习交流~ #x1f44d;感谢小伙伴们点赞、关注#xff01; 《------往期经典推…《博主简介》 小伙伴们好我是阿旭。专注于人工智能、AIGC、python、计算机视觉相关分享研究。 ✌更多学习资源可关注公-仲-hao:【阿旭算法与机器学习】共同学习交流~ 感谢小伙伴们点赞、关注 《------往期经典推荐------》
一、AI应用软件开发实战专栏【链接】
项目名称项目名称1.【人脸识别与管理系统开发】2.【车牌识别与自动收费管理系统开发】3.【手势识别系统开发】4.【人脸面部活体检测系统开发】5.【图片风格快速迁移软件开发】6.【人脸表表情识别系统】7.【YOLOv8多目标识别与自动标注软件开发】8.【基于YOLOv8深度学习的行人跌倒检测系统】9.【基于YOLOv8深度学习的PCB板缺陷检测系统】10.【基于YOLOv8深度学习的生活垃圾分类目标检测系统】11.【基于YOLOv8深度学习的安全帽目标检测系统】12.【基于YOLOv8深度学习的120种犬类检测与识别系统】13.【基于YOLOv8深度学习的路面坑洞检测系统】14.【基于YOLOv8深度学习的火焰烟雾检测系统】15.【基于YOLOv8深度学习的钢材表面缺陷检测系统】16.【基于YOLOv8深度学习的舰船目标分类检测系统】17.【基于YOLOv8深度学习的西红柿成熟度检测系统】18.【基于YOLOv8深度学习的血细胞检测与计数系统】19.【基于YOLOv8深度学习的吸烟/抽烟行为检测系统】20.【基于YOLOv8深度学习的水稻害虫检测与识别系统】21.【基于YOLOv8深度学习的高精度车辆行人检测与计数系统】22.【基于YOLOv8深度学习的路面标志线检测与识别系统】23.【基于YOLOv8深度学习的智能小麦害虫检测识别系统】24.【基于YOLOv8深度学习的智能玉米害虫检测识别系统】25.【基于YOLOv8深度学习的200种鸟类智能检测与识别系统】26.【基于YOLOv8深度学习的45种交通标志智能检测与识别系统】27.【基于YOLOv8深度学习的人脸面部表情识别系统】28.【基于YOLOv8深度学习的苹果叶片病害智能诊断系统】29.【基于YOLOv8深度学习的智能肺炎诊断系统】30.【基于YOLOv8深度学习的葡萄簇目标检测系统】31.【基于YOLOv8深度学习的100种中草药智能识别系统】32.【基于YOLOv8深度学习的102种花卉智能识别系统】33.【基于YOLOv8深度学习的100种蝴蝶智能识别系统】34.【基于YOLOv8深度学习的水稻叶片病害智能诊断系统】35.【基于YOLOv8与ByteTrack的车辆行人多目标检测与追踪系统】36.【基于YOLOv8深度学习的智能草莓病害检测与分割系统】37.【基于YOLOv8深度学习的复杂场景下船舶目标检测系统】38.【基于YOLOv8深度学习的农作物幼苗与杂草检测系统】39.【基于YOLOv8深度学习的智能道路裂缝检测与分析系统】40.【基于YOLOv8深度学习的葡萄病害智能诊断与防治系统】41.【基于YOLOv8深度学习的遥感地理空间物体检测系统】42.【基于YOLOv8深度学习的无人机视角地面物体检测系统】43.【基于YOLOv8深度学习的木薯病害智能诊断与防治系统】44.【基于YOLOv8深度学习的野外火焰烟雾检测系统】45.【基于YOLOv8深度学习的脑肿瘤智能检测系统】46.【基于YOLOv8深度学习的玉米叶片病害智能诊断与防治系统】47.【基于YOLOv8深度学习的橙子病害智能诊断与防治系统】48.【车辆检测追踪与流量计数系统】49.【行人检测追踪与双向流量计数系统】50.【基于YOLOv8深度学习的反光衣检测与预警系统】51.【危险区域人员闯入检测与报警系统】52.【高压输电线绝缘子缺陷智能检测系统】
二、机器学习实战专栏【链接】已更新31期欢迎关注持续更新中~~ 三、深度学习【Pytorch】专栏【链接】 四、【Stable Diffusion绘画系列】专栏【链接】 五、YOLOv8改进专栏【链接】持续更新中~~ 六、YOLO性能对比专栏【链接】持续更新中~
《------正文------》
引言 本文回顾了论文“Grounding DINO 1.5 Advance the ‘Edge’ of Open-Set Object Detection”中介绍的进展。我们将探讨所引入的方法对开放集目标检测的影响以及这项研究提出的潜在应用和未来方向。
近年来零样本目标检测已成为计算机视觉进步的基石。创建多功能且高效的探测器一直是构建实际应用的重要焦点。IDEA Research 推出的 Grounding DINO 1.5 标志着该领域的重大飞跃尤其是在开放式物体检测方面。
什么是GroundingDINO
基于DINO的开放式检测器Grounding DINO不仅实现了最先进的物体检测性能还通过Grounding预训练实现了多级文本信息的集成。与 GLIP 或接地语言图像预训练相比GroundingDINO 具有多项优势。首先其基于Transformer的架构类似于语言模型便于处理图像和语言数据。
GroundingDINO框架 上图所示的框架是GroundingDINO 1.5 系列的整体框架。该框架保留了 Grounding DINO 的双编码器-单解码器结构。此外该框架将其扩展到 Pro 和 Edge 型号的 Grounding DINO 1.5。
GroundingDINO 结合了 DINO 和 GLIP 的概念。DINO 是一种基于 Transformer 的方法在对象检测方面表现出色具有端到端优化功能无需手动制作模块如非最大抑制或 NMS。相反GLIP 专注于短语基础将文本中的单词或短语与图像或视频中的视觉元素联系起来。
GroundingDINO 的架构包括一个图像主干、一个文本主干、一个用于图像-文本融合的功能增强器、一个语言引导的查询选择模块和一个用于优化对象框的跨模态解码器。最初它提取图像和文本特征融合它们从图像特征中选择查询并在解码器中使用这些查询来预测对象框和相应的短语。
Grounding DINO 1.5 新功能
Grounding DINO 1.5 建立在其前身 Grounding DINO 奠定的基础之上后者通过整合语言信息并将任务构建为短语接地来重新定义对象检测。这种创新方法利用了对不同数据集的大规模预训练以及对来自大量图像-文本对的伪标记数据的自我训练。其结果是一个在开放世界场景中表现出色的模型因为它具有强大的架构和语义丰富性。
GroundingDINO 1.5 进一步扩展了这些功能引入了两种专用型号Grounding DINO 1.5 Pro 和Grounding DINO 1.5 Edge。Pro 模型通过显着扩展模型的容量和数据集大小、整合 ViT-L 等高级架构并生成超过 2000 万张带注释的图像来增强检测性能。相比之下边缘模型针对边缘设备进行了优化强调计算效率同时通过高级图像特征保持高检测质量。
实验结果强调了 Grounding DINO 1.5 的有效性Pro 型号设定了新的性能标准而 Edge 型号展示了令人印象深刻的速度和准确性使其非常适合边缘计算应用。本文深入探讨了 Grounding DINO 1.5 带来的进步探讨了其在开放式物体检测动态环境中的方法、影响和潜在的未来方向从而突出了其在实际场景中的实际应用。
Grounding DINO 1.5 在 Grounding-20M 上进行了预训练Grounding-20M 是一个包含来自公共来源的超过 2000 万张接地图像的数据集。在训练过程中确保了具有完善的注释管道和后处理规则的高质量注释。
性能分析
下图显示了该模型识别 COCO 和 LVIS 等数据集中对象的能力这些数据集包含许多类别。这表明 Grounding DINO 1.5 Pro 的性能明显优于以前的版本。与之前的特定型号相比GroundingDINO 1.5 Pro显示出显着的改进。 该模型使用 ODinW野外目标检测基准测试在各种实际场景中进行了测试其中包括涵盖不同应用的 35 个数据集。与之前版本的 Grounding DINO 相比Grounding DINO 1.5 Pro 的性能有了显着提高。 COCO 和 LVIS 上GroundingDINO1.5 Edge 的零拍摄结果使用 A100 GPU 以每秒帧数 FPS 为单位进行测量以 PyTorch 速度/TensorRT FP32 速度报告。还提供 NVIDIA Orin NX 上的 FPS。GroundingDINO 1.5 Edge 实现了卓越的性能也超越了所有其他最先进的算法OmDet-Turbo-T 30.3 AP、YOLO-Worldv2-L 32.9 AP、YOLO-Worldv2-M 30.0 AP、YOLO-Worldv2-S 22.7 AP。 GroundingDINO1.5 Pro 与GroundingDINO 1.5 Edge
GroundingDINO1.5 Pro
Grounding DINO 1.5 Pro 建立在 Grounding DINO 的核心架构之上但通过更大的 Vision Transformer ViT-L 主干增强了模型架构。ViT-L 模型以其在各种任务中的卓越性能而闻名基于 transformer 的设计有助于优化训练和推理。
Grounding DINO 1.5 Pro 采用的关键方法之一是用于特征提取的深度早期融合策略。这意味着在进入解码阶段之前在特征提取过程中使用交叉注意力机制将语言和图像特征尽早组合在一起。这种早期整合可以更彻底地融合来自两种模式的信息。
在他们的研究中该团队比较了早期核聚变与后期核聚变策略。在早期融合中语言和图像特征在过程的早期被集成从而实现更高的检测召回率和更准确的边界框预测。但是这种方法有时会导致模型产生幻觉这意味着它会预测图像中不存在的对象。
另一方面后期融合将语言和图像特征分开直到损失计算阶段它们被整合。这种方法通常对幻觉更有力但往往会导致较低的检测回忆因为当视觉和语言特征仅在最后组合时它们变得更具挑战性。
为了最大限度地发挥早期融合的优势同时最大限度地减少其缺点Grounding DINO 1.5 Pro 保留了早期融合设计但采用了更全面的训练采样策略。这种策略增加了训练期间负样本没有感兴趣对象的图像的比例。通过这样做该模型可以更好地区分相关和不相关的信息从而减少幻觉同时保持高检测召回率和准确性。
总之Grounding DINO 1.5 Pro 通过将早期融合与改进的训练方法相结合平衡了早期融合架构的优势和劣势从而增强了其预测能力和鲁棒性。
GroundingDINO1.5 Edge
GroundingDINO 是检测图像中物体的强大模型但它需要大量的计算能力。这使得在资源有限的小型设备如汽车、医疗设备或智能手机中的设备上使用具有挑战性。这些设备需要快速有效地实时处理图像。
在边缘设备上部署GroundingDINO对于许多应用例如自动驾驶、医学图像处理和计算摄影来说是非常理想的。
然而开放式检测模型通常需要大量的计算资源而边缘设备缺乏这些资源。最初的GroundingDINO模型使用多尺度图像特征和计算密集型特征增强器。虽然这提高了训练速度和性能但对于边缘设备上的实时应用程序来说是不切实际的。
为了应对这一挑战研究人员提出了一种用于边缘设备的高效功能增强器。他们的方法侧重于仅使用高级图像特征P5 级别进行跨模态融合因为较低级别的特征缺乏语义信息并增加计算成本。这种方法大大减少了处理的令牌数量从而减少了计算负载。
为了更好地集成在边缘设备上该模型将可变形的自注意力替换为普通的自注意力并引入了跨尺度特征融合模块来集成较低级别的图像特征P3 和 P4 级别。这种设计平衡了功能增强的需求和计算效率的需求。
在 Grounding DINO 1.5 Edge 中原来的特征增强器被这种新的高效增强器所取代而 EfficientViT-L1 被用作快速多尺度特征提取的图像骨干。当部署在 NVIDIA Orin NX 平台上时此优化模型的推理速度超过 10 FPS输入大小为 640 × 640。这使得它适用于边缘设备上的实时应用程序从而平衡性能和效率。 Origin Feature Enhancer 和 New Efficient Feature Enhancer 之间的比较 NVIDIA Orin NX 上的 Grounding DINO 1.5 Edge 可视化功能显示在屏幕左上角的 FPS 和提示。右上角显示了录制场景的摄像机视图。
GroundingDINO目标检测演示
首先我们将克隆存储库
!git clone https://github.com/IDEA-Research/Grounding-DINO-1.5-API.git接下来我们将安装所需的软件包
!pip install -v -e .运行以下代码以生成链接
!python gradio_app.py --token ad6dbcxxxxxxxxxxGroundingDINO1.5应用领域
自动驾驶汽车
检测和识别道路上可能出现的已知交通标志和行人以及不熟悉的物体确保更安全的导航。识别训练数据中未预先标记的意外障碍物例如碎片或动物。
监控和安全
识别禁区内未经授权的个人或物体即使他们以前从未见过。在机场或火车站等公共场所检测废弃物体可能是潜在的安全威胁。
零售和库存管理
识别和跟踪商店货架上的商品包括可能不属于原始库存的新产品。识别商店中可能表明入店行窃的异常活动或不熟悉的物品。
医疗
检测医学扫描中的异常或不熟悉的模式例如新型肿瘤或罕见病症。识别患者的异常行为或动作尤其是在长期护理或术后恢复中。
机器人
通过识别和适应新物体或周围环境的变化使机器人能够在动态和非结构化环境中运行。在环境不可预测且充满陌生物体的受灾地区检测受害者或危险。
野生动物监测和保护
在自然栖息地中发现和识别新的或稀有物种以进行生物多样性研究和保护工作。监测保护区是否有不熟悉的人类存在或可能表明非法偷猎活动的工具。
制造和质量控制
识别生产线上产品中的缺陷或异常包括以前未遇到的新型缺陷。识别和分类各种物体以提高制造过程的效率。
本文介绍了 Grounding DINO 1.5旨在增强开放式物体检测。领先的型号 Grounding DINO 1.5 Pro 在 COCO 和 LVIS 零射测试中树立了新的标杆标志着检测准确性和可靠性的重大进步。 好了这篇文章就介绍到这里感谢点赞关注更多精彩内容持续更新中~ 关注文末名片G-Z-H【阿旭算法与机器学习】可获取更多干货学习资源
